基于决策树的鸢尾花分类文献综述

鸢尾花分类是机器学习领域中的一个经典问题，其目标是根据鸢尾花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度等特征，将其分为不同的类别。

决策树作为一种简单易懂且应用广泛的分类算法，在鸢尾花分类问题上也取得了不错的效果。

本文首先介绍了鸢尾花分类问题的背景以及决策树算法的基本概念，然后概述了国内外学者对基于决策树的鸢尾花分类的研究现状，包括特征选择、决策树构建算法、剪枝策略等方面的研究进展，并对不同研究方法的优缺点进行了比较分析。

最后，总结了当前研究中存在的问题和不足，并展望了未来的研究方向。

关键词：鸢尾花分类，决策树，特征选择，剪枝策略，机器学习

#1.1鸢尾花分类问题概述鸢尾花分类问题是一个经典的机器学习分类问题，其目标是根据鸢尾花的形态特征将其分为Setosa、Versicolor和Virginica三个不同的品种。

该问题的数据集由英国统计学家和生物学家RonaldFisher收集，包含150个样本，每个样本包含四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度，以及对应的类别标签。

#1.2决策树算法概述决策树（DecisionTree）是一种树形结构的分类算法，其基本思想是通过一系列的判断或测试来对数据进行分类。

每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试结果，每个叶节点代表一个类别。

决策树算法具有以下优点：-简单易懂，易于解释；-可以处理数值型和类别型数据；-对数据分布没有假设；-效率高，训练速度快。